package com.peng.huffmancode;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class HuffmanCode {

  public static void main(String[] args) {

    //测试压缩文件
//		String srcFile = "d://Uninstall.xml";
//		String dstFile = "d://Uninstall.zip";
//		
//		zipFile(srcFile, dstFile);
//		System.out.println("压缩文件ok~~");


    //测试解压文件
    String zipFile = "d://Uninstall.zip";
    String dstFile = "d://Uninstall2.xml";
    unZipFile(zipFile, dstFile);
    System.out.println("解压成功!");

		/*
		String content = "i like like like java do you like a java";
		byte[] contentBytes = content.getBytes();
		System.out.println(contentBytes.length); //40

		byte[] huffmanCodesBytes= huffmanZip(contentBytes);
		System.out.println("压缩后的结果是:" + Arrays.toString(huffmanCodesBytes) + " 长度= " + huffmanCodesBytes.length);


		//测试一把byteToBitString方法
		//System.out.println(byteToBitString((byte)1));
		byte[] sourceBytes = decode(huffmanCodes, huffmanCodesBytes);

		System.out.println("原来的字符串=" + new String(sourceBytes)); // "i like like like java do you like a java"
		*/



    //如何将 数据进行解压(解码)
    //分步过程
		/*
		List<Node> nodes = getNodes(contentBytes);
		System.out.println("nodes=" + nodes);

		//测试一把，创建的赫夫曼树
		System.out.println("赫夫曼树");
		Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
		System.out.println("前序遍历");
		huffmanTreeRoot.preOrder();

		//测试一把是否生成了对应的赫夫曼编码
		Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
		System.out.println("~生成的赫夫曼编码表= " + huffmanCodes);

		//测试
		byte[] huffmanCodeBytes = zip(contentBytes, huffmanCodes);
		System.out.println("huffmanCodeBytes=" + Arrays.toString(huffmanCodeBytes));//17

		//发送huffmanCodeBytes 数组 */


  }

  //编写一个方法，完成对压缩文件的解压
  /**
   *
   * @param zipFile 准备解压的文件
   * @param dstFile 将文件解压到哪个路径
   */
  public static void unZipFile(String zipFile, String dstFile) {

    //定义文件输入流
    InputStream is = null;
    //定义一个对象输入流
    ObjectInputStream ois = null;
    //定义文件的输出流
    OutputStream os = null;
    try {
      //创建文件输入流
      is = new FileInputStream(zipFile);
      //创建一个和  is关联的对象输入流
      ois = new ObjectInputStream(is);
      //读取byte数组  huffmanBytes
      byte[] huffmanBytes = (byte[])ois.readObject();
      //读取赫夫曼编码表
      Map<Byte,String> huffmanCodes = (Map<Byte,String>)ois.readObject();

      //解码
      byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
      //将bytes 数组写入到目标文件
      os = new FileOutputStream(dstFile);
      //写数据到 dstFile 文件
      os.write(bytes);
    } catch (Exception e) {
      // TODO: handle exception
      System.out.println(e.getMessage());
    } finally {

      try {
        os.close();
        ois.close();
        is.close();
      } catch (Exception e2) {
        // TODO: handle exception
        System.out.println(e2.getMessage());
      }

    }
  }

  //编写方法，将一个文件进行压缩
  /**
   *
   * @param srcFile 你传入的希望压缩的文件的全路径
   * @param dstFile 我们压缩后将压缩文件放到哪个目录
   */
  public static void zipFile(String srcFile, String dstFile) {

    //创建输出流
    OutputStream os = null;
    ObjectOutputStream oos = null;
    //创建文件的输入流
    FileInputStream is = null;
    try {
      //创建文件的输入流
      is = new FileInputStream(srcFile);
      //创建一个和源文件大小一样的byte[]
      byte[] b = new byte[is.available()];
      //读取文件
      is.read(b);
      //直接对源文件压缩
      byte[] huffmanBytes = huffmanZip(b);
      //创建文件的输出流, 存放压缩文件
      os = new FileOutputStream(dstFile);
      //创建一个和文件输出流关联的ObjectOutputStream
      oos = new ObjectOutputStream(os);
      //把 赫夫曼编码后的字节数组写入压缩文件
      oos.writeObject(huffmanBytes); //我们是把
      //这里我们以对象流的方式写入 赫夫曼编码，是为了以后我们恢复源文件时使用
      //注意一定要把赫夫曼编码 写入压缩文件
      oos.writeObject(huffmanCodes);


    }catch (Exception e) {
      // TODO: handle exception
      System.out.println(e.getMessage());
    }finally {
      try {
        is.close();
        oos.close();
        os.close();
      }catch (Exception e) {
        // TODO: handle exception
        System.out.println(e.getMessage());
      }
    }

  }

  //完成数据的解压
  //思路
  //1. 将huffmanCodeBytes [-88, -65, -56, -65, -56, -65, -55, 77, -57, 6, -24, -14, -117, -4, -60, -90, 28]
  //   重写先转成 赫夫曼编码对应的二进制的字符串 "1010100010111..."
  //2.  赫夫曼编码对应的二进制的字符串 "1010100010111..." =》 对照 赫夫曼编码  =》 "i like like like java do you like a java"


  //编写一个方法，完成对压缩数据的解码
  /**
   *
   * @param huffmanCodes 赫夫曼编码表 map
   * @param huffmanBytes 赫夫曼编码得到的字节数组
   * @return 就是原来的字符串对应的数组
   */
  private static byte[] decode(Map<Byte,String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {

    //1. 先得到 huffmanBytes 对应的 二进制的字符串 ， 形式 1010100010111...
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    //将byte数组转成二进制的字符串
    for(int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
      byte b = huffmanBytes[i];
      //判断是不是最后一个字节
      boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
      stringBuilder.append(byteToBitString(!flag, b));
    }
    //把字符串安装指定的赫夫曼编码进行解码
    //把赫夫曼编码表进行调换，因为反向查询 a->100 100->a
    Map<String, Byte>  map = new HashMap<String,Byte>();
    for(Map.Entry<Byte, String> entry: huffmanCodes.entrySet()) {
      map.put(entry.getValue(), entry.getKey());
    }

    //创建要给集合，存放byte
    List<Byte> list = new ArrayList<>();
    //i 可以理解成就是索引,扫描 stringBuilder
    for(int  i = 0; i < stringBuilder.length(); ) {
      int count = 1; // 小的计数器
      boolean flag = true;
      Byte b = null;

      while(flag) {
        //1010100010111...
        //递增的取出 key 1
        String key = stringBuilder.substring(i, i+count);//i 不动，让count移动，指定匹配到一个字符
        b = map.get(key);
        if(b == null) {//说明没有匹配到
          count++;
        }else {
          //匹配到
          flag = false;
        }
      }
      list.add(b);
      i += count;//i 直接移动到 count
    }
    //当for循环结束后，我们list中就存放了所有的字符  "i like like like java do you like a java"
    //把list 中的数据放入到byte[] 并返回
    byte b[] = new byte[list.size()];
    for(int i = 0;i < b.length; i++) {
      b[i] = list.get(i);
    }
    return b;

  }

  /**
   * 将一个byte 转成一个二进制的字符串, 如果看不懂，可以参考我讲的Java基础 二进制的原码，反码，补码
   * @param b 传入的 byte
   * @param flag 标志是否需要补高位如果是true ，表示需要补高位，如果是false表示不补, 如果是最后一个字节，无需补高位
   * @return 是该b 对应的二进制的字符串，（注意是按补码返回）
   */
  private static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
    //使用变量保存 b
    int temp = b; //将 b 转成 int
    //如果是正数我们还存在补高位
    if(flag) {
      temp |= 256; //按位与 256  1 0000 0000  | 0000 0001 => 1 0000 0001
    }
    String str = Integer.toBinaryString(temp); //返回的是temp对应的二进制的补码
    if(flag) {
      return str.substring(str.length() - 8);
    } else {
      return str;
    }
  }

  //使用一个方法，将前面的方法封装起来，便于我们的调用.
  /**
   *
   * @param bytes 原始的字符串对应的字节数组
   * @return 是经过 赫夫曼编码处理后的字节数组(压缩后的数组)
   */
  private static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {
    List<Node> nodes = getNodes(bytes);
    //根据 nodes 创建的赫夫曼树
    Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
    //对应的赫夫曼编码(根据 赫夫曼树)
    Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
    //根据生成的赫夫曼编码，压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
    byte[] huffmanCodeBytes = zip(bytes, huffmanCodes);
    return huffmanCodeBytes;
  }


  //编写一个方法，将字符串对应的byte[] 数组，通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码 压缩后的byte[]
  /**
   *
   * @param bytes 这时原始的字符串对应的 byte[]
   * @param huffmanCodes 生成的赫夫曼编码map
   * @return 返回赫夫曼编码处理后的 byte[]
   * 举例： String content = "i like like like java do you like a java"; =》 byte[] contentBytes = content.getBytes();
   * 返回的是 字符串 "1010100010111111110010001011111111001000101111111100100101001101110001110000011011101000111100101000101111111100110001001010011011100"
   * => 对应的 byte[] huffmanCodeBytes  ，即 8位对应一个 byte,放入到 huffmanCodeBytes
   * huffmanCodeBytes[0] =  10101000(补码) => byte  [推导  10101000=> 10101000 - 1 => 10100111(反码)=> 11011000= -88 ]
   * huffmanCodeBytes[1] = -88
   */
  private static byte[] zip(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {

    //1.利用 huffmanCodes 将  bytes 转成  赫夫曼编码对应的字符串
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    //遍历bytes 数组
    for(byte b: bytes) {
      stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
    }

    //System.out.println("测试 stringBuilder~~~=" + stringBuilder.toString());

    //将 "1010100010111111110..." 转成 byte[]

    //统计返回  byte[] huffmanCodeBytes 长度
    //一句话 int len = (stringBuilder.length() + 7) / 8;
    int len;
    if(stringBuilder.length() % 8 == 0) {
      len = stringBuilder.length() / 8;
    } else {
      len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
    }
    //创建 存储压缩后的 byte数组
    byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
    int index = 0;//记录是第几个byte
    for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) { //因为是每8位对应一个byte,所以步长 +8
      String strByte;
      if(i+8 > stringBuilder.length()) {//不够8位
        strByte = stringBuilder.substring(i);
      }else{
        strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);
      }
      //将strByte 转成一个byte,放入到 huffmanCodeBytes
      huffmanCodeBytes[index] = (byte)Integer.parseInt(strByte, 2);
      index++;
    }
    return huffmanCodeBytes;
  }

  //生成赫夫曼树对应的赫夫曼编码
  //思路:
  //1. 将赫夫曼编码表存放在 Map<Byte,String> 形式
  //   生成的赫夫曼编码表{32=01, 97=100, 100=11000, 117=11001, 101=1110, 118=11011, 105=101, 121=11010, 106=0010, 107=1111, 108=000, 111=0011}
  static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<Byte,String>();
  //2. 在生成赫夫曼编码表示，需要去拼接路径, 定义一个StringBuilder 存储某个叶子结点的路径
  static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();


  //为了调用方便，我们重载 getCodes
  private static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {
    if(root == null) {
      return null;
    }
    //处理root的左子树
    getCodes(root.left, "0", stringBuilder);
    //处理root的右子树
    getCodes(root.right, "1", stringBuilder);
    return huffmanCodes;
  }

  /**
   * 功能：将传入的node结点的所有叶子结点的赫夫曼编码得到，并放入到huffmanCodes集合
   * @param node  传入结点
   * @param code  路径： 左子结点是 0, 右子结点 1
   * @param stringBuilder 用于拼接路径
   */
  private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
    StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
    //将code 加入到 stringBuilder2
    stringBuilder2.append(code);
    if(node != null) { //如果node == null不处理
      //判断当前node 是叶子结点还是非叶子结点
      if(node.data == null) { //非叶子结点
        //递归处理
        //向左递归
        getCodes(node.left, "0", stringBuilder2);
        //向右递归
        getCodes(node.right, "1", stringBuilder2);
      } else { //说明是一个叶子结点
        //就表示找到某个叶子结点的最后
        huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder2.toString());
      }
    }
  }

  //前序遍历的方法
  private static void preOrder(Node root) {
    if(root != null) {
      root.preOrder();
    }else {
      System.out.println("赫夫曼树为空");
    }
  }

  /**
   *
   * @param bytes 接收字节数组
   * @return 返回的就是 List 形式   [Node[date=97 ,weight = 5], Node[]date=32,weight = 9]......],
   */
  private static List<Node> getNodes(byte[] bytes) {

    //1创建一个ArrayList
    ArrayList<Node> nodes = new ArrayList<Node>();

    //遍历 bytes , 统计 每一个byte出现的次数->map[key,value]
    Map<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();
    for (byte b : bytes) {
      Integer count = counts.get(b);
      if (count == null) { // Map还没有这个字符数据,第一次
        counts.put(b, 1);
      } else {
        counts.put(b, count + 1);
      }
    }

    //把每一个键值对转成一个Node 对象，并加入到nodes集合
    //遍历map
    for(Map.Entry<Byte, Integer> entry: counts.entrySet()) {
      nodes.add(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
    }
    return nodes;

  }

  //可以通过List 创建对应的赫夫曼树
  private static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes) {

    while(nodes.size() > 1) {
      //排序, 从小到大
      Collections.sort(nodes);
      //取出第一颗最小的二叉树
      Node leftNode = nodes.get(0);
      //取出第二颗最小的二叉树
      Node rightNode = nodes.get(1);
      //创建一颗新的二叉树,它的根节点 没有data, 只有权值
      Node parent = new Node(null, leftNode.weight + rightNode.weight);
      parent.left = leftNode;
      parent.right = rightNode;

      //将已经处理的两颗二叉树从nodes删除
      nodes.remove(leftNode);
      nodes.remove(rightNode);
      //将新的二叉树，加入到nodes
      nodes.add(parent);

    }
    //nodes 最后的结点，就是赫夫曼树的根结点
    return nodes.get(0);

  }


}



//创建Node ,待数据和权值
class Node implements Comparable<Node>  {
  Byte data; // 存放数据(字符)本身，比如'a' => 97 ' ' => 32
  int weight; //权值, 表示字符出现的次数
  Node left;//
  Node right;
  public Node(Byte data, int weight) {

    this.data = data;
    this.weight = weight;
  }
  @Override
  public int compareTo(Node o) {
    // 从小到大排序
    return this.weight - o.weight;
  }

  @Override
  public String toString() {
    return "Node [data = " + data + " weight=" + weight + "]";
  }

  //前序遍历
  public void preOrder() {
    System.out.println(this);
    if(this.left != null) {
      this.left.preOrder();
    }
    if(this.right != null) {
      this.right.preOrder();
    }
  }
}
